50's 개발 잡동사니

6만 명이 몰린 '모두의 창업' - 1차 마감, 2차 준비할 것들은?

라이언 칸 — Mon, 18 May 2026 14:58:13 +0900

저번주에 중소벤처기업부에서 주관하는 "모두의 창업" 1차가 마감이 되었습니다. 저도 역시 지원하면서 다들 분들이 관심이 많으실거 같아서 정리해 보았습니다.

모두의 창업

"역대 정부 공모전 최다 신청" — 무슨 일이 벌어졌나

지난 5월 15일, 중소벤처기업부의 신사업 '모두의 창업' 1차 모집이 마감됐습니다. 결과는 예상을 한참 뛰어넘었습니다.

최종 도전자는 6만 2,944명으로, 역대 정부 공모전 최다 신청 기록을 갈아치웠습니다.

마감 당일 풍경이 그 분위기를 잘 말해줍니다. 접수 시작 27일 만에 1만 명을 넘었고, 이후 10일 간격으로 1만 명씩 늘었습니다. 그러다 마감일인 15일 하루에만 5만 명과 6만 명을 연거푸 돌파했습니다.

마감 직전에는 동시 접속자가 폭주해 시스템 오류가 발생하면서, 중기부가 오후 4시였던 마감 시간을 4시간이나 연장하는 일까지 벌어졌습니다.

지원자 구성도 흥미롭습니다. 20대가 33.2%로 가장 많았고, 30대(25.7%), 40대(18.4%)가 뒤를 이었습니다. 10대 이하 지원자도 9%를 넘었습니다. 사실상 전 세대가 뛰어든 셈입니다.

그래서 '모두의 창업'이 정확히 무엇일까요?

한 줄로 말하면 정부가 주최하는 전 국민 창업 오디션입니다. 중소벤처기업부가 주관하고 창업진흥원이 운영합니다.

가장 큰 특징은 진입 문턱이 거의 없다는 점입니다.

사업자등록이 없어도, 아이디어만 있으면 도전할 수 있습니다
별도 제출 서류가 없습니다 — 온라인 도전신청서 하나만 내면 됩니다
네이버·카카오 간편로그인으로 회원가입하고, 본인인증 후 제출하면 됩니다

복잡한 사업계획서와 재무계획을 요구하는 기존 창업지원사업과는 결이 완전히 다릅니다. "일단 아이디어로 부딪혀 보라"는 설계입니다.

진행 방식은 토너먼트형 오디션입니다. 지역 → 권역 → 전국으로 라운드가 올라가고, 합격자만 다음 단계로 진출합니다. 그리고 올라갈수록 지원 규모가 계단식으로 커집니다. 떨어지는 것이 끝이 아니라, 멘토가 아이디어 보완 의견을 달아주고 재도전을 장려하는 구조라는 점도 눈여겨볼 만합니다.

두 개의 트랙 — 나는 어디에 속할까요

신청할 때는 두 트랙 중 딱 하나만 골라야 합니다. 한 아이디어를 두 트랙에 동시 지원할 수 없습니다.

일반/기술 트랙 (총 4라운드)

혁신적 발상이나 기술을 활용해 새로운 가치를 만드는 아이디어입니다. "전 세계 어디서나 통할 아이템"이라면 이쪽입니다.

단계지원 내용

아이디어 심사 통과	창업활동자금 200만원 + 범용 AI 솔루션(월 최대 100만원, 2개월) + 1:1 책임멘토링
1라운드 (지역 예선)	시제품 제작비 최대 1,000만원 + 기술멘토링
2라운드 (지역 오디션)	시제품 제작비 최대 1,000만원 + 선배멘토링
3라운드 (권역 오디션)	차년도 사업화자금 최대 1억원
전국 오디션 (TOP)	우승 상금, 글로벌·투자 연계, 사업화 지원

로컬 트랙 (총 3라운드)

지역에 뿌리내린 가치와 자원을 활용한 아이디어입니다. 예비창업자만 신청 가능합니다.

단계지원 내용

아이디어 심사 통과	창업활동자금 200만원 + 그룹멘토링 + 창업 기초교육
1라운드 (권역 오디션)	시제품 제작비 최대 3,000만원 + 1:1 맞춤 멘토링 + 보육공간
2라운드 (전국 예선)	1:1 맞춤 멘토링 + 보육공간
3라운드 (전국 오디션)	최종 우승자 상금 + 후속 사업화 지원

전체적으로 보면 200만원에서 시작해 최종 단계에서는 수억 원대 상금과 투자 연계까지 이어지는, 정부가 만든 가장 큰 '창업 사다리'입니다.

AI에 관심 있으시다면 더 주목하셔야 하는 이유

이번 사업에서 AI는 곁다리가 아니라 핵심 축입니다.

첫째, AI 솔루션을 직접 지원합니다. 아이디어 심사를 통과하면 범용 AI 솔루션을 월 최대 100만원어치(2개월) 제공합니다. 게다가 1차 선발자가 쓸 AI 솔루션은 국내 스타트업이 개발한 것으로 채우기로 했습니다.

둘째, GPU까지 지원합니다. 권역 오디션을 통과한 200명의 AI 창업가에게는 고성능 GPU(B200 모델) 30장을 활용할 수 있게 지원합니다. AI 모델을 직접 다뤄야 하는 창업가에게 인프라 비용은 큰 벽인데, 이 부분을 정부가 메워주는 셈입니다.

셋째, 실제로 AI 창업가가 몰리고 있습니다. 신속 심사로 먼저 뽑힌 1차 합격자 438명 중 AI 기술을 아이디어에 접목하겠다는 비율이 40%에 달했습니다. AI 활용 아이디어가 환영받는 분위기라는 신호입니다.

여기에 토스 이승건 대표, 뤼튼 이세영 대표 같은 유명 창업가들이 멘토로 참여합니다. 단순 자문이 아니라 2개월간 최소 4회 1:1 멘토링으로 아이디어를 구체화하도록 설계됐습니다.

핵심: 1차는 끝났습니다. 하지만 2차가 더 큽니다

"이미 마감됐으면 끝난 것 아닌가?" 싶으실 텐데, 그렇지 않습니다. 진짜 기회는 오히려 지금부터입니다.

중기부는 추가경정예산 약 2,000억원을 별도로 투입해 6월 중순부터 2차 모집을 시작합니다. 2차는 1차보다 모든 면에서 규모가 큽니다.

① 선발 인원이 2배로 — 5,000명 → 1만 명 1차보다 두 배 많은 인원을 뽑습니다. 보육기관도 180여 곳에서 200여 곳으로 늘립니다.

② 자격 요건이 대폭 완화 — 업력 3년 → 7년 1차에서는 일반/기술 트랙이 '예비창업자 또는 창업 3년 이내'로 제한됐습니다. 2차에서는 이를 업력 7년 이내까지 확대합니다. 이미 사업을 시작한 지 몇 년 된 창업자에게도 문이 열린다는 의미입니다. 한성숙 중기부 장관이 직접 토크콘서트에서 밝힌 내용입니다.

③ 1차 탈락자는 우대 1차에서 떨어진 지원자가 멘토 피드백을 반영해 아이디어를 보완하면, 2차에서 우대받습니다. 1차 도전 자체가 헛수고가 아닌 셈입니다.

참고: 2차 모집을 처음 접하시는 분들이 "1차 통과자만 지원할 수 있는 것 아니냐"고 오해하시는 경우가 많은데, 그렇지 않습니다. 2차는 1차와 별개로 진행되는 새로운 모집입니다. 1차에 지원하지 않았던 분, 1차 탈락자, 기존 창업자(업력 7년 이내) 모두 새로 도전하실 수 있습니다. 1차 통과자는 이미 1차 프로그램(라운드)을 진행 중이므로 2차에 다시 지원할 필요가 없는 것입니다.

일정 안내: 2차 모집의 정확한 일정은 "6월 중순" 또는 "6월 말~7월 초"로 보도마다 약간 차이가 있습니다. 아직 공식 공고 전이므로, 6월 들어 모두의 창업 공식 사이트와 기업마당(bizinfo.go.kr)을 직접 확인하시는 것이 안전합니다.

2차 모집에 대한 내용은 공식 모집공고로 배포된 정보가 아니라 중소벤처기업부의 브리핑·보도자료에 근거한 것입니다. 따라서 선발 규모, 자격 요건, 일정 등 세부 사항은 추후 변경될 수 있으니, 실제 신청 전 모두의 창업 공식 홈페이지와 기업마당(bizinfo.go.kr)의 정식 공고를 반드시 확인하시기 바랍니다.

2차를 노리신다면, 지금 해두실 일

마감까지 한 달가량 여유가 있습니다. 이 시간을 어떻게 쓰느냐가 합격을 가릅니다.

modoo.or.kr에 미리 회원가입하기 — 마감일에는 접속 폭주로 사이트가 느려집니다. 1차 때도 그랬습니다. 미리 계정을 만들어 두시는 것이 좋습니다.
트랙을 먼저 정하기 — 일반/기술이냐 로컬이냐에 따라 평가 기준 자체가 다릅니다. 한 번 정하면 변경이 안 되므로 신중하게 선택하셔야 합니다.
아이디어를 '한 줄'로 정리하기 — 고객·문제·해결방식·결과, 이 네 가지가 한 문장에 담기도록 다듬어 두세요. 신청서의 핵심입니다.
AI를 접목할 지점 찾기 — 꼭 'AI 회사'일 필요는 없습니다. 기존 아이디어에 AI를 어떻게 얹을지 한 줄이라도 넣으면 경쟁력이 올라갑니다.
(선택) 설명 이미지·숏폼 영상 준비하기 — 신청서에 아이디어 설명 이미지(5장 이내)나 30~60초 숏폼 영상을 첨부할 수 있습니다. 필수는 아니지만 전달력을 높여줍니다.

마치며

'모두의 창업'은 "사업자등록도, 거창한 사업계획서도 없이 아이디어 하나로 시작해 보라"는 실험적인 시도입니다. 1차에 6만 명이 몰렸다는 것은 그만큼 창업을 망설이던 분들이 많았다는 뜻이기도 합니다.

특히 AI 솔루션·GPU 지원, 유명 창업가 멘토링까지 더해진 점은 AI 기반 아이디어를 가진 분에게 흔치 않은 기회입니다. 1차를 놓치셨더라도 6월 2차 모집은 인원도 두 배, 자격도 더 넓습니다.

머릿속에만 있던 아이디어가 있으시다면, 지금이 그것을 한 줄로 적어보실 때입니다.

2026년 구글 클라우드 스터디 잼 시작되었습니다. 4월 1일(수)까지

라이언 칸 — Thu, 26 Mar 2026 13:20:52 +0900

작년에 이어 올해도 구글 클라우드 스터디 잼 접수가 시작되었습니다.

접수 기간은 4월 1일(수) 오전 10시까지이며, 6월 1일까지 종료하면 됩니다.

작년에 참여하고 후기 작성한 글을 참조하시면 어떤 형태로 진행되는지 아실수 있을겁니다.https://kansm.tistory.com/18

구글 AI Study Jam 2025 두달간의 후기

이번에 구글 AI Study Jam 2025에 참여해서 두달동안 열심히 활동한 후기를 남겨보려고 합니다.이전에도 몇번 들어보기는 했는데, study jam이라고 하니 취준생이나 초보분들이나 하는 것으로 생각하

kansm.tistory.com

작년에 수료하고 받은 기념품. 퀄리티는 너무 기대하지 마시고요.. ㅎㅎ

Google Study Jam이란?

Google Study Jam은 구글이 주최하는 온라인 학습 프로그램으로, 개발자와 IT 종사자들이 Google Cloud Platform(GCP), 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 쿠버네티스(Kubernetes) 등 양한 분야의 강의와 실습을 제공하고 있습니다.

참가자들은 온라인으로 강의를 듣고, 실습 과제를 수행하며 자가 학습을 통해 클라우드 기술을 익히고, 관련 실습을 수행해야 하며, 디지털 뱃지와 수료 기념품을 받을 수 있게 됩니다.

작년에 AI 있고, 올해는 Cloud여도 차이는 없을겁니다.

간단히 GCP(google console platform)나 gemini, vertex AI, notebook등 구글에서 지원하는 모든 것을 크래딧을 받고 두달동안 공짜로 시용할수 있으며, 이론뿐 아니라.. 직접 실습도 가능하다는 것이 제일 큰 장점입니다.

요새 agent가 뜨고 있는데, 아마 agent 기능도 사용 가능할거라 생각이 됩니다.(이건 정확치 않습니다.)

4월 1일까지이니 얼른 지원해서 참여해 보세요. 참여하면 누구나 사용이 가능하지만..

끝까지 가서 종료하시는 분은 얼마 안되는 것을 기억합니다. 물론 끝까지 갈 필요는 없기는 합니다.

사은품 받으려면 특정 과정을 수료해야 합니다.

자세한 것은 위의 작년 참여 후기를 읽어 보세요. 자세히 기술해 두었습니다.

(작년에서는 3600명인가 4천명인가 지원한 것으로 알고 있으며, 마지막까지 수료한 분들은 백여명정도 일것으로 기억합니다.)

https://sites.google.com/view/2026-study-jams/h1-study-jam

2026 구글 클라우드 스터디잼 - H1-Study-Jam

구글 클라우드 스터디 잼 (4/1-6/1) AI, Data, Cloud를 무료로 배우고 구글 한정판 굿즈를 획득하세요!

sites.google.com

그럼 좋은 결과 있으시기를..

끝.

openclaw에서 오케스트레이션(Orchestration) 구현해 보기

라이언 칸 — Mon, 23 Mar 2026 16:54:35 +0900

이전 상황 간단 요약..

openclaw를 맥미니에서 돌려보기 위한 M4 32기가 구매. 로컬에서 LLM설치해 보았으나 30b에도 버벅 되어서 바로 포기했습니다.

그리고, 주말에는 상용 AI의 API를 이용해서 돌리는 방향으로 전환했습니다.

그 과정중 알게 된 것을 우선 급하게 올려 봅니다.

openai, claude, gemini API키 준비후 openclaw에 agent들이 있어서 이들을 각 에이전트별로 구성해서 orchestrator를 구현해 보는 간단한 내용 입니다.

오케스트레이터(Orchestrator)는 AI 에이전트들의 작업을 자동화하고, 순서에 맞게 조율하여 전체 워크플로우를 효율적으로 관리하는 것으로, 지휘자가 악기들을 조율하듯 시스템 간의 상호작용을 통합·관리하여 운영 효율을 높이다고 해서 요새 많이 뜨고 있는 용어입니다.

여기서 아셔야 할것이, 저는 이 맥미니를 잡일용을 구성하고 있어 최신 모델을 사용하지 않습니다.
잡다니 한 것을 정리하고, 분석하고, 파악해서, 핵심적이고 정리된 내용을 받아보고 이것을 작업시 참조나 방향성을 얻으려고 하는 겁니다. 즉, 서포트용 비서로 사용하려고 하는 겁니다.
(1차 가공된 정보나 정리된 내용을 받아서 쓸때없는 정보를 최소화하고 싶은 겁니다.)

그리고, orchestrator가 무조건 좋은 것도 아닙니다. 간단한 작업은 단일 에이전트로 처리하게 더 빠르고 좋을수도 있습니다. 저는 작업량이 많을 경우에는 orchestrator가 효율이 더 좋다는 믿음에 분배해서 일처리를 시키려는 겁니다.

추구하는 최종 구조는 이겁니다. 이렇게 오케스트레이션(Orchestration)을 하려고 하는 겁니다.

사용자 -> pm
pm -> orchestrator
orchestrator -> planner / backend / frontend / ...
orchestrator -> 결과 종합
orchestrator -> pm
pm -> 사용자

생성된 에이전트들 pm, orchestrator, planner, backend, frontend, designer, crawler, summary, collector, data, reviewer 이며, 각각의 역활이 맞게 우선 gpt-5-mini, gemini-2.5-flash, claude-sonnet-4-5 모델을 각각 지정. 그리고, 테스트를 하니 제대로 된 거 같은 결과를 출력해 주더군요.

openclaw에서 분배해 처리한 것처럼 거짓말하는 상황

이거 거짓말입니다. active된 에이전트를 찾아보면 pm 혼자서 처리하면 분업한 것처럼 답변을 하더군요.
다른 agent를 호출 및 실행 자체를 안 하더군요.

실제 확인하면 pm이 혼자서 처리를 함

pm이 child로 에이전트를 실행하고 난뒤에 결과 도출후 다시 pm으로 보내서 정리한 뒤에 다시 사용자한테 보고하는 형태를 취하고 싶은데, 이 부분이 안되더군요.

현재 openclaw는 각각의 에이전트를 실행하는 구조로 , 이런 orchestrator는 지원하지 않더군요.
그래서 이틀동안 이 문제를 해결을 했는데.. 많이 힘들더군요.
(물론, 제가 안하고 codex가 거의 다 처리했습니다.. ㅎㅎ codex 좋더군요.)

핵심적으로 처리한 부분은

PM/에이전트 응답 처리
sessions_spawn, sessions_yield 같은 세션 제어
subagent 완료 이벤트를 부모에게 전달
gateway와 TUI에 보여줄 메시지 조립

이 부분인데, 이것을 해결하기 위해서 openclaw의 핵심 코어 파일(reply-Bm8VrLQh.js)을 손대면서 해결을 했습니다.
sessions_yield 이 부분 처리하는게 제일 힘들더군요. (codex가 혼자서 1시간 반 돌아가면 해결 했음)

pm이 작업 분배해서 각 에이전트들이 처리할 상황, 하지만 모두 동일한 모델을 사용함.

수정 끝에 각 에이전트들 멀티 쓰레드로 돌리기 성공, 결과 취합후 pm한테 보고서 반환.
하지만, 사용하는 모델명이 기본 ai 모델로 사용하는 문제점 발견..

각 에이전트별로 각 모델을 사용하도록 재수정

재 수정후 각 에이전트별 지정된 모델이 작동해서 결과를 도출해서 pm한테 보고..
당연한 것이지만, 각각 에이전트들한테 분업화 시키서 다시 결과물을 받으려면 시간이 더 소요됩니다.
대략 30초~1분정도 소요됩니다.. 결과물이 더 좋은지는 좀더 체크하고 튜닝을 해야 할거 같습니다.

오픈클로의 대시보드. 사용량

대시보드에서 확인한 사용량입니다. 저가 모델이여도 생각보다 비용은 좀더 나오거 같아요..
테스트시 무식하게 하기는 했지만, 이틀정도 0.9달러 정도 나온거 같습니다.
(openclaw는 질의이외에 다른 정보도 같이 넘겨서 토큰이 휠씬 많이 나오는 편입니다.)

사용하는 동안 메모리는 10~16기가 까지 나오더군요. 맥미니 기본형으로 구동시 버벅일수 있을거 같습니다.

우선 주말에 삽질한거 간단히 적어 보았습니다.

차후 좀더 보강된 내용을 다시 제대로 알려보겠습니다.

그럼 오늘도 화이팅하세요.

끝.

50대 개발자로 창업 도전하기 - 1탄

라이언 칸 — Fri, 20 Feb 2026 17:19:10 +0900

저는 작년 8월에 개인 사업자로 등록해서 초보 창업자입니다.

개발로 22년정도 먹고 살다가, AI로 부족한 부분을 충족할거 같아서 창업을 시작했습니다.

당연히 현재는 힘듭니다.. 많이~~

그 과정과 앞으로는 사업과 관련된 내용을 올려 보고자 카테고리를 새로이 생성하고 이벤트 있을때마다 적어보려고 하니..

혹 사업이나 창업을 생각하시는 분들은 저의 좌충우돌을 보면서 딱 한번이라도 삽질하는 것을 막는데, 도움이 되었으면 합니다.

어느 정도 선에 올라가고 이런 글을 올릴까 생각을 하다가, 힘들지만, 짬짬히 올려보려고 합니다.

사업이 어느정도 선에 올라가면, 저는 이런 글을 안 쓸거 같거든요.

바쁘기도 하겠지만, 그 옛날을 기억하면 정리하는게 너무 함축적일것도 같고, 생생한 정보도 없을거 같기도 하고요..

아무튼 두서 없이 기술이 되더라고 이해해 주시기 바라며, 궁금하신 것은 질문 주시면 최대한 답변 달아 보겠습니다.

창업을 결심한 계기

우선 사업을 해야겠다는 생각은 한 10년전부터 생각은 하고 있었습니다.

그러나, 개발만 하던 놈이 다른 것까지 챙기면서 개발하는 것이 힘들지 않을까 하는 생각이 계속 들어서 망설였습니다.

저는 개발하는 것을 좋아라고 합니다. 그러나, 문서나 디자인쪽은 잼뱅이로.. 많이 싫어라 합니다.

팀을 이끌면서 전체적인 기획이나 팀을 이끄는 것은 큰 상관이 없는데.. 돈 관리와 그외 관리(문서 정리나 세금 문제등.. 그리고 디자인쪽..)에 자신이 없었습니다.

그러다 GPT가 몇년전에 나오고, AI로 가겠다는 생각에 나름대로 LangChain부터 시작해서 LLM쪽으로 공부를 하면서 준비를 하다가.. 결정적으로 AI로 프론트단 디자인쪽 커버가 가능하다는 것을 보고 창업을 최종 결정했습니다.

풀스택이라고는 하나, 디자인을 처리해야 하는 프론트단이 생각보다 손이 많이 가거든요.

아무튼 프롬프트로 프론트단 구성을 AI가 해 줘서 1인분을 해 준다면, 내가 원하는 형태의 개발이나 프로덕트를 내 놓을수 있을거라 생각이 들었습니다.

Back단과 서버쪽등의 제가 자신이 있으나, 디자인 구성과 함께 해야 하는 프론트단은 항시 제 발목을 잡아왔거든요.

그렇게 1년전에 가능성을 확신하고 창업을 해야겠다는 생각을 하고 아이템을 찾기 시작했습니다.

아이템(BM-비즈니스 모델) 선정

우선 개발자로 살아오면서 많은 클라이언트의 니즈나 꿈을 반영해 주려고 했습니다.

이쪽에 오래 계신 분들은 아시겠지만, 결과물이 좋든 아니든 결과물이 나온다고 해도 오래가는 곳은 생각보다 적습니다.

(공공기관과 대기업은 제외입니다.)

이런 것을 옆에서 오래 보아 오다 보니, 아이템(BM-비즈니스 모델)이 우선 좋아야 한다고 생각을 했습니다.

지금은 언급하지 힘들지만, 이 아이템을 찾기 위해서 한달 이상은 소요한거 같습니다.

솔직히 초기에는 80%이상 된다고 생각했지만, 현재는 많이 다운된 상황입니다.

아이템 선정시 AI가 다 알아서 해 준다고 생각해서 타자 몇자로 체크해서 하는 짓은 하지 마세요.

시장 조사나 사전 조사등을 손수 정리해서 자료를 준비하고, 구성을 한 뒤에 그 뒤에 AI한테 분석을 시키던가 해야지.. 텍스트 몇자로 좋은 아이템 달라고 하면 뻔하거나, 그럴듯한 아이템을 줄겁니다. 이 부분은 조심하셔야 합니다.

(제가 아직 성공한 상황이 아니라서, 이정도 밖에 못 적겠네요.. ㅎㅎ)

요새 바이브 코딩이나 AI가 다 해 준다고 해서 창업하거나 생각하시는 분들이 많으실거 같아서 주의용으로 한번 언급해 보았습니다.

MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)

아이템이 선정을 하고 저는 우선 MVP부터 만들기로 했습니다. 개발자이고, 이전에 다른 클라이언트들이 실패한 것들이 많이 보아와서 우선 MVP 정도는 만들어둬야 심리적으로 안정이 될거 같아서 그랬습니다.

AI를 이용해서 SaaS 서비스를 제공하는 것으로 앱을 만들어야 해서 3~4개월정도 안드로이드 배포를 목표로 개발이 들어갔습니다.

준비를 하고 개발에 들어갔으나, 역시 순탄하지 않았습니다.

AI를 지금 시점의 퀄리티로 보시면 안됩니다.. 작년만 해도 바이브 코딩으로 해결이 안되는 부분이 많았습니다.

(정확하지 않은데.. Claude Code 나온지 얼마되지 않았을때로 생각이 되네요..)

기획과 전체적인 workflow 구성하고 작업이 들어가서 4개월정도 걸려서 MVP를 만들었습니다.

이때 개발 작업은 프론트단은 바이브 코딩을 최대한 활용을 했고요.. back단은 supabase를 이용해서 디비 구성과 나머지 구성을 했습니다.

1차 MVP에서 안정성과 다국어 처리를 하고 난뒤에 결제를 위해 앱을 올려야 하더군요.

앱을 등록하려면 당연히 사업자가 있어야 한다고 생각해서 이제는 사업자 등록을 하자고 생각해서 등록하려고 하니..

사무실이 있어야겠더군요.. ㅎㅎㅎ

당연한 것인데, 돈 나갈 생각에 마음이 편치 않았습니다.. ㅜ.ㅜ;

다음 편에 계속...

MX Master 4 마우스 리뷰 (개발자 마우스)

라이언 칸 — Fri, 13 Feb 2026 17:39:00 +0900

얼마전까지 MX Master 3S를 사용하다가, 얼마전 MX Master 4로 교체했습니다.

개발용으로는 이만한 마우스가 없는 같아서 간단히 3달정도 사용한 후기 남겨봅니다.

마우스 구매시 참조하시기 바랍니다.

저는 주로 개발용 마우스 로지텍 MX Master 시리즈를 사용합니다.

이 마우스를 사용하는 제일 큰 장점은 묵직하고, 왼쪽에 올리가 비대칭형이라서 손목이 편합니다.

이는 MX Master 사용하다가 일반 마우스 사용해 보면 그 차이점은 바로 느끼게 되며, 다른 것을 사용할수 없게 만들더군요.

그 뒤로 MX Master 시리즈만 사용하고 있습니다.

보다 자세한 것은 이전에 적은 글을 참조해 보세요.

2025.04.22 - [잡동사니] - 개발자용 마우스 추천 (로지텍 마우스 5종 비교)

개발자용 마우스 추천 (로지텍 마우스 5종 비교)

최근 mx master 시리즈와 g502 시리즈 사용하면서 느낀 점 간단히 적어봅니다.거의 하루 종일 마우스 사용하는 개발자입니다.키보드를 많이 사용해야 하는데.. 요새는 마우스도 많이 사용하는거 같

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MX Master 4

이전 시리즈의 차이점

햅틱이 들어가 있고, 가로 스크롤 휠이 사용하기 편한 것을 제외하고는 써 보면 이전 3S와 큰 차이점은 없는거 같습니다.

디테일한 것은 있을수 있는데, 개발용으로 이전이랑 큰 차이를 못 느끼겠더군요..

가로 스크롤 휠은 확실히 편해져서 이전 시리즈보다 더 많이 사용하게 되더군요.

1. 햅틱 기능

햅틱 사용시 출력되는 메뉴

햅틱을 사용하면 이런 메뉴가 나와서 단축 메뉴를 사용할수 있도록 되어 있는데.. 전.. 사용을 안 하게 되더군요.

이 기능을 사용하려면 엄지 손가락에 힘을 줘야 하는데, 사용하지 않던 기능이라서 구지.. 사용하지 않습니다.

2. 가로 스크롤 휠

MX Master 3s와 4의 가로휠 차이

3s는 가로휠 밑에 구분선 같은게 있어서, 휠 사용시 엄지 손가락이 한번 더 올려야 하는 식인데, 4에서는 이 가로휠이 앞쪽으로 좀더 나오고,이 구분이 되는 공간이 없어져서 자연스럽게 휠 사용이 가능해졌습니다.

그래서 가로 휠 사용하기가 많이 편했습니다. 엄지가 살짝 위로 올려주면 되는 방식이라서 휠씬 편해졌습니다.

그래서 이전 자주 사용합니다.

3. 표면 처리

왼쪽이 3s, 오른쪽이 4의 표면

이게 제일 마음에 드는데, 2, 3에서는 표면이 고무 재질같은 것이 도포가 되어 있어서, 1년정도 되면 땀이랑 섞이면서 끈적거림이 발생해서, 이것때문에 저는 1년마다 마우스를 교체했습니다. 특히 여름에 이 느낌이 너무 싫었거든요.

그런데, 4에서는 플라스틱 재질로 변경되어서, 일반 마우스의 표면처럼 구성이 되어 있습니다.

이제 저렴해 보인다고 하는 사람들도 있던거 같은데.. 전 이게 더 낫다고 봅니다.. ㅎㅎ

그외는 대동소이해서 차이점을 잘 모르겠습니다.

전 이전 모델보다 좋은거 같습니다.

외관상 큰 차이점은 없어보이지만.. 장점은 그대로 유지하면서 불편함만 제거된거 같아서 저한테는 너무 만족스러운 모델인거 같습니다.

궁금한 것이 있으면 댓글 주시고요..

앞으로 사업 관련해서 글을 올려볼까 하니, 많이 기대해 주세요.. ㅎㅎ

끝.

7일동안 1억 토큰으로 바이브 코딩해 만든 Cloud 관제 시스템(Raindrop+Vultr)

라이언 칸 — Sun, 11 Jan 2026 18:22:27 +0900

최근에 Hackathon에 참여했는데, 그 개발 과정을 기술해 보려고 합니다.

이 프로젝트는 AI Coding Assistant 활용해서 개발해야 한다고 해서 최대한 바이브 코딩으로 구성해 보았습니다.

제작은 대략 7일정도 소요될거 같으며, 그 과정에서 문제 발생했던 부분과 해결 방법등, 제작 과정을 적어 보겠습니다.

아래에는 경어체는 사용하지 않으니, 이점 양해 주시면 감사하겠습니다.

들어가며

이 해커톤은 특정 플랫폼을 사용하도록 되어 있었다. 즉, 홍보성이 강한 해커톤이였다.

LiquidMetal AI의 Raindrop Platform을 필수로 사용해야 하고, Vultr 인프라 연동이 의무였으며, 거기에 AI Coding Assistant(Claude Code 또는 Gemini CLI)를 활용한 개발을 요구했다. 솔직히 말하면, AI를 활용한 개발 속도를 보겠다는 의도가 보여서 바이브 코딩으로 개발하게 되었다.

Voice Agent 트랙에 참여했기 때문에 ElevenLabs 연동도 필수였다. 결과적으로 Raindrop + Vultr + ElevenLabs 세 가지 서비스를 엮어서 채팅 인터페이스로 클라우드 서버를 관리하는 MVP를 만들었다.

이 글에서는 바이브 코딩으로 빠르게 MVP를 구성한 과정과 그 과정에서 마주친 문제들을 정리해본다.

그래서 나온 결과물이다.

대시보드에서는 마우스로 클라우드의 서버를 시작/중지/재시작/삭제가 가능하도록 구성해 두었으며, 서버 상태를 간단히 출력해주면, 상세정보를 보면 api를 통해 서버의 상세 정보를 출력해 준다.

그리고, Command Center에서는 채팅 형태로 명령어를 입력하면 서버 제어가 가능해진다.

대시 보드 화면

서버 상세정보

Command Center에서는 채팅으로 서버를 제어 한다.

사용된 플랫폼, 개발 도구

필수 플랫폼: LiquidMetal AI의 Raindrop Platform
필수 인프라: Vultr Services (최소 1개 이상 연동)
개발 도구: Cusor + Cloud Code + Raindrop Code
Voice: ElevenLabs

시작시 Raindrop과 Vultr 각각 $500씩 크레딧을 제공 받아서 진행했다. 다만 Vultr는 신용카드 등록이 필수였다.

Raindrop을 다들 잘 모를거 같아서 조금만 더 설명하면, Raindrop은 백엔드 애플리케이션을 호스팅하는 서버리스 플랫폼이다.

Vultr API를 직접 연동해주는 게 아니라, Vultr를 호출하는 "내 애플리케이션"을 배포하고 실행해주는 역할입니다.

쉽게 말해 Vercel / AWS Lambda 같은 신생 호스팅 플랫폼으로 보면 될거 같다.

Vultr 는 관리 대상이 되는 클라우드 서버 (EC2 같은)와 같다고 보면 된다.

서버리스 플랫폼(Raindrop) 위에서 Vultr API를 호출하는 구조

무엇을 만들었나?

raindrop-code로 백엔드 구성하기

우선 Raindrop 플랫폼을 사용하기 위해서는 raindrop-code 명령어를 실행해 주면 초기 세팅을 해 주게 된다.

Raindrop Code(AI 에이전트)를 사용하여 프로젝트의 초기 구조(Scaffolding)를 생성해 주게 된다. 이 에이전트는 Raindorp 플랫폼에 특화된 에이전트로 Raindrop Framework 기반의 인프라 구축, 배포, 관리를 쉽게 하도록 도와 준다.

이 에이전트는 Raindrop의 내부 아키텍처(Actor, SmartSQL 등)와 워크플로우를 완벽히 이해하고 있기 때문에 초기에 반드시 실행을 해 주어야 한다.

raindrop-code 초기 실행되는 화면

그렇게 생성된 백엔드쪽 디렉토리 구조

├── _app                  # 전역 설정 (Auth, CORS 등)
├── api-service           # API 진입점 및 라우팅 (Hono.js)
├── server-manager        # 서버 제어 및 NLP 처리 로직, Vultr API 호출 (Actor)
├── server-task-processor # 비동기 작업 처리 (Observer)
├── shared                # 공통 유틸리티 및 라이브러리
├── user-manager          # 사용자 인증 및 세션 관리 (Actor)
└── websocket             # 실시간 상태 업데이트 처리

백엔드쪽은 raindrop 플랫폼을 사용하기 위해서는 계속해서 raindrop-code를 이용해 사용해야 한다. 특이점은 raindrop이외엔 제대로 된 처리를 못한다. 즉, 다른 에이전트 비해 기능이 떨어지니 주의해야 한다. 그래서 다시 에이전트를 사용하라고 한거 같다.

배포시 typescript 오류가 발생하면.. 오류를 무지막지하게 뿜어내니 주의해야 한다.

그래서 이를 보완하기 위해서 claude code를 같이 사용했다.

프론트단 구성하기

프론트단은 별거 없이 react+tailwind+vite로 구성했다. UI와 api 연동에 주의해서 구성해야 한다.

특이점은 개발 초기에는 모든 통신을 실시간으로 처리하려 했으나, 보안과 안정성을 위해 역할을 명확히 분리했다.

실시간 감시 (WebSocket): 서버가 켜지거나 꺼지는 '상태 변화'는 WebSocket을 통해 즉시 푸시(Push) 받음.
제어 및 실행 (REST API): 명령을 내리거나(Command) 외부 Vultr API와 통신하는 작업은 안정적인 HTTP REST API(프록시)를 사용하여 CORS 문제와 보안 이슈를 해결

Command Center라는 이름으로, 채팅창에서 자연어 형태의 명령어를 입력하면 Vultr 서버를 관리할 수 있는 시스템을 만들었다.

지원하는 명령어는 다음과 같다.

list all servers
start server test-server
stop server test-server
status test-server
details test-server
create server web-server
delete server test-server

솔직히 말하면, 이 명령어들은 정형화된 패턴이다. "자연어 처리"라고 표현하기엔 민망한 수준이고, 단순 문자열 파싱에 가깝다. 실제 AI 기반 NLP를 연동하면 더 유연한 질의 분석이 가능했지만, 외부 api를 구지 연동 시킬 필요가 없을거 같아서 구현은 하지 않았다. 차후 LLM을 연동해서 질의어를 분석하고 적절한 명령으로 변환하는 방식으로 쉽게 개선할 수 있을 것이다.

바이브 코딩으로 개발하기

이번 프로젝트는 Raindrop 플랫폼을 사용하기 위해서는 raindrop-code라는 AI 에이전트를 사용할 수 밖에 없었다.

이 에이전트를 사용하지 않고, 플랫폼이 올리는게 가능한지는 모르겠으나 없었으면 무지 복잡하고, 기간이 몇배가 더 소요될 것이 분명했을 것이다. (그래도 Actor 구조 잡고, API 라우팅하고, 기본적인 CRUD 로직 만드는 데는 확실히 도움이 됐다)

다만, raindrop에 특화된 에이전트다 보니, 불편한 점이 많기는 했다. 초기의 cli 에이전트라고 보면 될거 같다.

프롬프트 실행 중 취소가 안 된다. 잘못된 방향으로 코드를 생성하기 시작하면 멈출 수가 없다. 종료만 가능
세션 간 연계가 없다. 종료 후 다시 시작하면 이전 작업 맥락을 모르니까 처음부터 다시 설명해야 했다.
그러다 보니 전체적인 사용 비용이 생각보다 많이 나왔다.

작업 완료후 청구된 비용

$500달러는 지원이 된 상태이기는 했지만, 전체적으로 $1,000달러 이상 나오면서 $500달러 정도를 청구 되었다.

물론 이 비용은 지불하지 않았다. 이정도 비용이 나온다는 것을 보여주기 위한 것이다.

(물론, 초기에 raindrop-code에 익숙하지 않아서 질의어를 난발한 것도 있지만, 비용이 많이 비싸다는 생각이 들었다.)

사용된 토큰 양

입력 토큰이 1억개를 넘어서게 되었지만, 출력 토큰은 10만이 되지 않았다. 이는 비정상적인 부분이라고 생각이 되어진다.

이는 매 질문마다 엄청나게 긴 문맥(전체 코드베이스나 로그 파일 등)을 반복해서 전송하고 있을 가능성이 매우 높아 보였다. 내부 구성은 알수 없으니, 더 자세히는 모르겠으나, 이 부분과 가격 부분은 더 나아질거라 생각이 된다.

(현재는 약간 초기-베타 버전이라는 그런것으로 보여진다.)

가장 힘들었던 부분: Proxy

개발 과정에서 가장 많은 시간을 잡아먹은 건 HTTPS 프록시 구성이었다. Raindrop에서 배포한 API 서버에 도메인을 붙이지 않아서 HTTPS 접근이 안 됐다. 브라우저에서 HTTP 엔드포인트를 직접 호출하면 Mixed Content 에러가 발생하고, 모바일에서는 아예 연결이 안 됐다. 결국 Vercel에 프록시 서버를 하나 더 만들어서 우회했다.

Cloudflare Workers 환경(Raindrop)에서 Vultr API를 호출할 때 CORS 문제와 보안 이슈로 보였다. 그래서 이중 프록시 구조가 된 셈이다. 그러면서 당연히 응답 속도는 느려졌고, 실 사용시에는 도메인을 장착하면 되기에 구지 이중 proxy로 구성할 필요는 없을거 같다.

그래서 영상에서 데모 시연시 Vultr API 호출 시에도 네트워크 에러가 종종 발생하니, 이 부분을 감안해 주기 바란다.

포인트: 결과를 음성으로 알려주기

서버를 제어하고 난뒤에 결과를 단순 텍스트를 알려주는데서 끝나지 않고, 백엔드의 VoiceService는 이 텍스트를 ElevenLabs API로 전송하여 음성 합성을 요청하고, 응답으로 받은 바이너리 오디오 데이터를 웹 브라우저로 전송하기 위해 Base64 문자열로 변환해서, 마지막으로 프론트엔드가 이 문자열을 넘겨받아 브라우저의 오디오 객체를 통해 즉시 재생함으로써, 사용자는 화면을 보지 않고도 AI 비서가 직접 보고하는 듯한 생생한 음성 피드백을 주도록 구성해 보았다.

아.. 관리자 설정에 의해 원하는 음성으로 출력이 되게 구성은 해 두었다.

말은 거창하기는 한데, 실제 보면 심플하게 구성되었다. 하지만 이런 구성도 가능하다는 것을 보여주기 위해서 구성한 것이지만, 확장시키면 괜찮은 기능이 될 수도 있을것이다.

보다 자세한 것은 동영상을 보면 이해가 가능할 것이다.

(이 음성이 뒤에서는 영상이랑 맞지 않는 부분이 발생하는데, 이는 영상 편집 실수이니 이해해 주시면 감사하겠습니다.)

마무리

실제 서비스를 하기에는 다소 무리가 있는 프로젝트이기는 하나, MVP로는 기본 기능에 충실히 만든다고 만들었다.

대시보드에서 제어도 가능하고, 채팅창에서 서버 생성하고 시작/정지/삭제도 가능하고, audit logs로 해당 서버의 기록을 확인 할수도 있다.

다만 이게 실제 프로덕션에서 쓸 수 있는 수준이냐고 하면 당연히 아니다. 정형화된 명령어만 인식하고, 에러 핸들링도 부족하고, 프록시 구조도 지저분하다.

그래도 Raindrop이라는 새로운 플랫폼을 경험해보고, AI 코딩 도구로 빠르게 프로토타입을 만드는 과정을 체험한 건 의미가 있었다. 특히 Actor 모델 기반 서버리스 아키텍처는 개념이 흥미로웠다.

이 프로젝트는 서버 인프라 관리 용도로 구성된 것이라, API 키 관리나 보안 설정 부분을 정리하지 않은 상태에서 코드를 공개하기 어렵다. 차후 민감 정보를 분리하고 구조를 정리한 뒤 GitHub에 오픈할 예정이다.

다시 자세한 것은 영상을 참조해 주기 바란다.

https://youtu.be/7-zsKW6YMDc

Cursor에 익숙해진 시니어 개발자가 Kiro 를 써보고 느낀 차이점

라이언 칸 — Sat, 6 Dec 2025 06:07:01 +0900

프롤로그: "바이브(Vibe) 코딩" 이대로 괜찮은가?

저는 현재 Cursor를 메인 IDE로 사용하고 있습니다. Ctrl+K와 Composer 기능은 혁명적이었습니다. 소위 말하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'—떠오르는 대로 말하고, AI가 즉시 코드로 뱉어내는 경험—은 개발 속도를 비약적으로 높여주었습니다.

하지만 22년 차 개발자로서 늘 느끼는 찜찜함이 있었습니다.

"빠르긴 한데... 프로젝트가 커지면 코드가 또 꼬일텐데.. 우선 백업부터 하자.."

Cursor로 신나게 코딩하다 보면, 어느 순간 아키텍처는 무너지고 거대한 '스파게티 코드'가 남곤 했습니다.

그렇다고 예전처럼 AI 어시스턴트를 사용하지 않고 개발한다는 것은 너무 불편하고.. 답답함과 고민을 항상 하고 있습니다.

그러던 중 AWS가 만든 Kiro IDE를 접하게 되었고, 해커톤에 참가하며 'DevOps Nightmare'라는 프로젝트를 진행했습니다.

결론부터 말하자면, Kiro는 코딩 툴이 아니라 'AI 아키텍트'였습니다. 오늘 그 차이를 이야기해보려 합니다.

kiro 작업 화면

1. Cursor vs Kiro: 접근 방식의 결정적 차이

가장 큰 차이는 엔터(Enter)를 친 직후의 행동입니다.

⚡ Cursor (Bottom-Up): "일단 짭니다."

Cursor에게 *"AWS 상태에 따라 배경이 바뀌는 대시보드 만들어줘"*라고 하면, 즉시 App.tsx를 건드리고 코드를 쏟아냅니다.

빠릅니다. 하지만 전역 상태 관리는? 에러 처리는? 그건 나중에 에러가 나면 그때 고칩니다.

속도 중심의 '패치워크(Patchwork)' 방식입니다.

MCP나 비싼 모델을 사용하면 이 현상은 어느정도 해결이 되기는 한데, 코드 양이 많아지면 뻘짓 하는 것은 다들 아실것으로 압니다.

️ Kiro (Top-Down): "계획부터 세웁니다."

Kiro에게 똑같은 말을 하면, 코드를 짜지 않습니다. 대신 .kiro 폴더에 문서를 만듭니다.

tasks.md

requirements.md (요구사항): "AWS API 키가 없으면 Hacker News RSS로 대체할까요?"라고 되묻습니다.
design.md (디자인 & 설계): "UI 컴포넌트와 데이터 Fetching 로직(Hooks)을 분리하겠습니다."라고 제안합니다.
tasks.md (작업 목록): 구현 순서를 정하고, 저(개발자)의 승인을 기다립니다.

이것은 'Spec-Driven Development(스펙 주도 개발)'입니다. 바이브 코딩의 한계였던 '설계의 부재'를 AI가 강제로 채워주는 경험이었습니다. 물론 kiro에도 Vibe 방식도 있어서 선택해서 원하는 방식으로 개발이 가능합니다.

vibe와 spec 모드중 하나를 선택 가능

좀 더 부연설명하면은 spec 모드로 사용하면 소위 말하는 기획을 해주고, 그 기획 안에서 코드를 구성합니다.여기까지 보면 비슷해 보입니다. 기존 다른 툴들과.. 그런데, kiro를 이 구성된 스펙 범위를 넣어서지 않았습니다.그리고, 요구사항을 충실히 이행했습니다. 여기에 전 큰 차이가 있다고 생각합니다.

다른 툴들에서 작업하다보면 초반에는 잘 되다가 소위 무너지는 지점이 발생합니다. max 플랜을 사용해도 방당한 코드량의 토큰 앞에서는 여지 없이 많이 무너졌습니다. (전 그리 생각합니다.)
하지만 kiro는 spec을 충실히 따르면서 구성이 들어가니, 이 무너지는 지점에서 설계가 잡아주는 느낌을 받았습니다.
이번에 대형 프로젝트를 진행한 것이 아니기는 하지만, 큰 실수 없이 제일 편하게 작업한거 같습니다.
물론 cursor + max + mcp를 이용하면 비슷한 결과물은 낼수 있을거라 생각합니다. 그런데, 차이는 편하게 구성했다는 겁니다.
즉, kiro가 겁내 좋은 툴이라는 것이 아니고, 이전의 다른 툴과는 다르게 좀 더 좋아져서 코드를 엉망으로 만들지 않는 겁니다.어찌보면 별거 아닌거 같은데, 제가 볼때는 큰 발전이라고 봅니다. 이제사 힘 좋은 말을 제대로 부린다는 느낌이랄까요..

당뇨와 고혈압, 체중 AI 관리 앱 - Medical Check

2. 해커톤 프로젝트 'DevOps Nightmare': Kiro가 아키텍트가 된 순간

이번 해커톤에서 만든 프로젝트는 "서버 상태가 나빠지면 화면이 피투성이(Horror Theme)로 변하는 대시보드"였습니다.

겉보기엔 단순하지만, 내부 로직은 복잡했습니다.

평상시: Unsplash API로 평화로운 풍경 + Hacker News RSS
장애 발생 시: Glitch 효과 + AWS CloudWatch 데이터 연동 + 붉은 테마 전환

Cursor였다면 겪었을 문제

아마 ThemeContext 없이 컴포넌트마다 if (isHorror) 문을 남발했을 겁니다. 나중에 "타이머 기능(Pomodoro) 추가해줘"라고 하면 기존 로직과 엉켜서 시계가 멈추거나 배경이 날아갔을 것으로 예상합니다.

✅ Kiro의 해결책 (Spec의 힘)

제가 *"평화 모드와 공포 모드를 완벽하게 분리해줘"*라고 프롬프트를 입력하자, Kiro는 State Machine(상태 머신) 설계를 먼저 내놓았습니다.

design.md의 대시보드 구성한 모습

놀라웠던 점은 확장성입니다. 프로젝트 막바지에 "포모도로(Pomodoro)" 기능을 추가해달라고 했을 때, Kiro는 기존 AWS 모니터링 코드를 건드리지 않고 usePomodoro 훅을 따로 파서 깔끔하게 붙였습니다. 이미 '구조'가 잡혀 있었기 때문입니다.

3. Agent Hooks: AI가 만들어준 '안전망'

Kiro의 또 다른 강점은 'Agent Hooks'입니다. Cursor에서는 API 연동 코드를 짜면 에러 처리는 개발자가 챙겨야 했습니다.

하지만 Kiro는 제가 시키지 않아도 방어적 코딩(Defensive Coding)을 수행했습니다.

사례: 중단 없는 서비스를 위한 usePolling의 방어적 설계 Kiro는 단순히 API를 호출하는 코드를 짜준 것이 아니라, '어떤 API든 실패할 수 있다'는 전제하에 범용 훅(usePolling)을 설계했습니다.

내부적으로 try-catch를 사용하여 에러를 확실하게 포착하고, 앱을 멈추게 하는 대신 onError 콜백을 통해 우아하게 처리하더군요. 그외도 알아서 공용으로 쓰거나 hook이 필요하면 알아서 생성을 하더군요.

catch (err) {
  const error = err instanceof Error ? err : new Error('Unknown error occurred');
  
  if (isMountedRef.current) {
    setError(error);
    setLoading(false);
    
    if (onError) {
      onError(error);  // 커스텀 에러 핸들러 실행
    } else {
      console.error('Polling error:', error);  // 기본 에러 로깅
    }
  }
}

덕분에 데모 영상 녹화 중 API 이슈가 있었음에도 앱은 멈추지 않았습니다. 시니어 개발자가 주니어에게 "예외 처리 좀 꼼꼼히 해"라고 시킨 결과를 AI가 알아서 해온 느낌이었습니다.

4. 충격적인 경험: 스스로 에러를 고치는 AI (Self-Healing)

Kiro를 쓰면서 가장 소름 돋았던 순간은 '기능 구현'이 아니라 '테스트(Test)' 단계였습니다.

보통의 AI 코딩 툴(Cursor 등)은 코드를 짜주긴 하지만, 테스트가 실패하면 그 에러 로그를 보고 개발자가 다시 프롬프트를 입력하거나 직접 수정해야 했습니다. 즉, "뒷수습은 인간의 몫" 이었습니다.

하지만 Kiro는 달랐습니다.

상황: npm test 실행 중 에러 발생

StorageService 관련 테스트를 돌리던 중, Invalid todo item format이라는 치명적인 에러가 터졌습니다. 보통이라면 제가 터미널 로그를 긁어서 "이거 왜 에러 나? 고쳐줘"라고 물어봐야 했을 겁니다.

Kiro의 행동: "제가 고칠게요"

하지만 Kiro는 제가 시키기도 전에 먼저 반응했습니다.

에러 감지: 터미널의 에러 로그(Invalid todo item format)를 스스로 읽었습니다.
원인 분석: "아, 생성된 투두 아이템에 completed 필드가 누락되어서 테스트가 실패했군요."라고 정확히 진단했습니다.
자율 수정: "I need to update the StorageService test..." 라고 말하며 즉시 테스트 코드를 수정하기 시작했습니다.

test로 오류를 잡아주는 모습

이것은 단순한 자동완성이 아닙니다. 'Self-Healing(자가 치유)' 가능한 코드입니다. 마치 노련한 동료 개발자가 "아, 제가 테스트 코드에 필드 하나 빼먹었네요. 지금 바로 고쳐서 커밋할게요."라고 말하는 듯한 기분이었습니다.

이 경험을 통해 저는 Kiro가 단순한 '타이핑 비서'가 아니라, '내 프로젝트를 이해하고 책임지는 에이전트'임을 확신하게 되었습니다.

5. Vibe Coding의 한계를 넘어서

물론 Kiro가 만능은 아닙니다. 초기 세팅 과정이 Cursor보다 길고, 작은 수정 사항에도 Spec을 업데이트하려는 경향이 있어 답답할 때도 있습니다.

하지만 22년 차 개발자의 시선에서 볼 때, '지속 가능한 소프트웨어'를 만들기 위해서는 Kiro의 방식이 옳습니다.

Cursor: 재즈 즉흥 연주 (Jam Session). 빠르고 신나지만, 다시 똑같이 연주하기 어렵다.
Kiro: 오케스트라 악보 작성. 준비는 오래 걸리지만, 누가 연주해도 웅장하고 정확하다.

좀 더 간단히 설명하면 Cursor는 제약이 없는 AI 코딩 에디터인거 같고, Kiro는 설계된 구조 안에서 AI 코딩을 해 준다고 보면 될거 같습니다.

물론 Kiro가 만능은 아니었습니다. Cursor의 빠르고 직관적인 경험에 익숙해진 상태에서 Kiro를 쓰면서 느낀 명확한 답답함(Pain Points)도 있었습니다.

Spec 모드로 사용하게 되면, 간단한 수정도 '공사'가 됩니다. (High Overhead)
그래서 Cursor에서는 "이 버튼 색깔 빨강으로 바꿔줘" 하면 끝입니다. 1초면 됩니다. 하지만 Kiro의 Spec 모드에서는 이 사소한 수정조차 'Task'로 인식되어 처리를 하게 됩니다. (이건 예를 든겁니다.)
그래서 Kiro에서는 Spec모드 말고, Cursor처럼 사용할 수 있게 Vibe 모드를 따로 둔거 같습니다.

그래서 빠른 프로토타이핑, 간단한 수정 (CSS, 오타), 혼자 작업하는 작은 프로젝트에서는 Vibe로 작업을 하고,
복잡한 기능 개발 (인증, 결제, 대시보드 등), 팀 협업 (문서 공유 필요), 장기 유지보수가 필요한 프로젝트, 코드 리뷰가 필요한 상황에서는 Spec 으로 개발하는게 휠씬 유리한 것으로 보입니다.

마지막으로 github에 문서 문서는 kiro에서 알아서 코드에 맞게 수정을 다 한 준것입니다.
Cursor에서 MCP를 붙여서 사용해 보았지만, 완벽하게 문서 작업해 준 것은 kiro로 처음인거 같네요.
Kiro와 MCP까지 붙이면 기능이 얼마나 더 막강해질지 모르겠네요..
현재 Kiro의 사용하는 모델은 Claude 모델만 제공되고 있습니다.

결론: Cursor의 새로운 대항마

이번 해커톤을 통해 저는 코드를 '작성'하는 것이 아니라, AI에게 '의도(Intent)'를 설명하고 '설계(Spec)'를 검증하는 역할을 수행했습니다.

Cursor가 '슈퍼 코딩 비서'라면, Kiro는 '든든한 파트너 아키텍트'입니다. 단순한 토이 프로젝트를 넘어, 유지보수가 필요한 실무 레벨의 프로덕트를 만든다면 Kiro의 Spec-Driven 방식은 강력한 무기가 될 것입니다.

저의 짧은 사용 소감으로는 cursor를 대체할 강력한 IDE가 되지 않을까 싶습니다. 든든한 Amazon이 있고 해서 좀 더 시간이 지나서 다듬어지면 정말 강력해 질거라 생각합니다. 근데, 생각보다 홍보나 관심이 적은거 같습니다.

좀 더 부연 설명을 하면, 저도 cursor와 비슷하지 않겠어? 라고 사용해 보았으나.. 생각보다 Kiro를 설계를 잘 해 주어서 별도로 요청하거나 추가된 명령어나 관리를 하지 않아도 된다는 것이 많이 편했습니다.
실행후 알아서 test 하거나 문서까지 관리해 주면서 업데이트 되었나 확인하거나 체크할 필요가 없다는 것이 제일 편했던거 같습니다.(cursor나 cloude code 사용시에는 누락되는 경우가 많아서 자주 체크해야 했습니다. - 잘 되다가 한번 안하기 시작하면 어느 순간부터 누락된 줄도 모르다가 나중에 알게 되는 경우가 제법 많았습니다.)

Kiro Plan

현재 저는 KIRO PRO+ 를 사용중이나, 가입하면 무료도 500 크레딧을 주는데, 일주일동안 크레딧 생각하지 않고 무식하게 돌렸는데, 230 크레딧을 사용했네요.

그렇게 만들어진 Momentum 입니다. 기본적으로 Hacker News RSS + Pomodoro + Todo List 를 제공합니다.

AWS api를 연동하면 AWS Monitoring + Pomodoro + Todo List 로 사용이 가능해 집니다.(현재 mock 데이타 돌아게 구성되어 있어요. 이 부분은 약간의 수정이 필요할수 있습니다.)

Hacker News RSS + 포모도로 + Todo List Momentum

설정 화면

AWS Monitoring + Pomodoro + Todo List (포모도로 실행중인 모습)

아래는 해당 프로젝트의 코드를 github에 모두 올려두었으니, 한번 코드와 .md파일을 참조해 보세요.

해당 글이 도움이 되셨다가 github 스타 좀 꾸욱 한번 눌러주시면 감사하겠습니다. ^^;

[프로젝트 링크]

GitHub: https://github.com/devkan/kiro-momentum
Video: https://youtu.be/PNIaPWN1PWo

당뇨에 걸린 개발자 - 6개월의 기록(1)

라이언 칸 — Fri, 31 Oct 2025 16:43:54 +0900

6개월전쯤에 당뇨가 있다는 것을 알게 되었습니다.

50대로 막 들어왔는데, 당뇨라니.. 많이 놀랐습니다.

뉴스를 보니, 요새 당뇨 환자들이 많이 젊어졌다고 하더군요. 그래서 간단히 나마 제가 경험한 당뇨를 적어보려고 합니다.

저는 의사가 아니고, 개인적인 경험을 기술하는 것이니.. 참조만 하시고, 반드시 의사와 상의하셔야 합니다.

건강검진

2년전쯤에 건강검진을 받을때 혈당 수치가 높으니, 병원가서 검진을 받아보라는 통보를 받았습니다.

이때 정확하지는 않지만, 110근처되지 않나 생각이 됩니다. (공복수치입니다.)

개발자로써 매일 앉아서 모니터만 보고 술을 좋아하니.. 언제가 올거라 생각했지만, 좀 빨리온거 아닌가해서 많이 걱정이 되었습니다.

하지만... 다들 그렇듯.. 걱정은 되지만 병원 내방을 하지 않고, 며칠만 근심하다가 점점 잊혀져 갔습니다.

이때 제대로 대처 했으면, 초반에 당뇨를 잡지 않았나 생각이 됩니다.

이글을 읽으신 분들은 아마 의심스럽거나 걱정이 되어서 읽을거라 생각이 됩니다.

의심이 되시면 제발 귀찮아 하지 마시고, 병원에 가서 당화혈색소 검사만 받아보시기 바랍니다..

몸의 증상

그러다 6개월전쯤부터 몸이 점점 이상함을 느꼈습니다.

(아래는 개인적인 증상이니 공통된 증상은 아닙니다.)

- 우선 다리에 쥐가 자주 발생했습니다.

활동이 많은 것도 아니고, 운동이 거의 하지 않는데, 새벽에 다리에 쥐가 많이 발생했습니다.

나중에 알게 되었지만, 혈당이 높을수록 삼투성 이뇨로 수분/전해질이 빠져나가 쥐가 잘 난다고 합니다.

- 손끝이 찌릿하거나 저림현상이 자주 발생했습니다.

코딩하면서 반드시 키보드로 타자를 쳐야 하는데, 한번도 이런 현상이 없었는데.. 손끝이 저리는 현상이 많이 발생했습니다.

아프거나 그런 것은 아닌데, 분명 이상이 있다는 것이 느끼게 되더군요.

이는 당뇨성 말초신경병증 으로 저림/따가움/타는 느낌/무감각이 서서히 시작해 밤에 심해지기 쉽다고 하며,

보통은 발에서 먼저 오고 나중에 손으로 올라오지만, 손 증상으로 먼저 느끼는 경우도 있다고 합니다.

- 취침후 2시간 되면 반드시 화장실을 가야 했습니다.

이게 언제부터인지 정확하지 않은데, 인지를 한후에 생각해 보면, 밤에 늦게 취침을 하면 2시간 뒤에 반드시 화장실을 가기 위해서

깨게 됩니다. 술을 먹으면 더한거 같고요. 그래서 안 그래도 잠들기가 힘든데, 숙면을 해치면서 잠을 깨는 현상이 자주 발생합니다.

혈당이 높아 소변으로 당이 새면(당뇨 조절 불량) 삼투성 이뇨 증상이라고 하던데, 정확히 2시간일때 깨는게, 더 신기하더군요.

- 잦은 갈증과 허기, 그리고 단것이 땡기더군요.

담배를 피워서 그런가 평소 간식이나 주전부리 같은 것을 전혀 안합니다. 그런데, 어느 순간부터 단것이 땡기기 시작하더군요.

특히 오렌지 주스가 갑자기 너무 먹고 싶어지더군요. 물도 많이 먹게 되고요..

한번 배고픔을 느끼면 참을수도 없게 되는 증상도 같이 발생했습니다. 허기를 잘 참는 편인데, 어느 순간 참지를 못하게 되더군요.

- 마지막으로 몸무게가 빠지게 됩니다.

위의 전조 증상이 있고 난뒤에 마지막으로 몸무게가 빠지게 되더군요. 저는 13kg정도가 2주정도만에 빠진거 같습니다.

몸으로 느껴집니다. 뱃살 확 줄고, 허벅지와 팔뚝살도 빠진게 눈으로 확연히 보이게 됩니다.

이는 인슐린이 부족하거나 잘 안 먹히는 상태(인슐린 저항성)으로 근육·지방세포에 포도당을 전달을 못합니다.

그래서 세포는 굶고(못 써서), 몸은 당을 버리고(소변), 그래서 지방·근육을 태우면서 살이 빠지게 됩니다.

이때 큰일 났다는 것은 느끼고, 병원에 가야 한다는 생각이 들었습니다.

당뇨의 주요 증상

민간요법

위 증상은 몸무게 빠지는 것을 제외하고는 몇개월간에 걸쳐 나타난 증상입니다.

당뇨라는 것이 인지를 하면서 병원에 바로 가지 않았습니다. 지금 생각하면 무식한 생각이지만, 왠지 한번 진단을 받으면 왠지 당뇨 환자로 살아가야 할거 같아서, 바보처럼 민간 요법을 찾게 되었습니다.

우선 여주가 좋다고 해서 끊여먹고, 식후 운동도 30분씩 하고, 술도 줄이고 했으나.. 나중에 알게 되었지만 약만 먹으면 다 해결이 됩니다. 고생할 필요가 없습니다. 약을 먹으면 바로 혈당이 돌아옵니다.

음주

솔직히 병원에 가지 못한 제일 큰 이유는 아마도 술을 못 먹게 되지 않을까 하는 이유가 컸습니다. 가족이 당뇨인 것은 알게 되면 술을 먹지 못하지 않을까 하는 생각에 병원을 가지 못한 제일 큰 이유였던거 같습니다.

이 내용은 먹는 약과 나이에 따라 틀립니다. 절대적이지 않으니 주의하셔야 합니다.

결론부터 말하면 약 먹으면서 현재 술을 마시고 있기는 합니다. 안 먹으면 이제 분명 최선이고, 의사도 술을 자제하라고 합니다.

술을 먹으면 간에서 포도당 분해보다 알콜 분해를 먼저하기 때문에 저혈당이 올수 있습니다.

즉, 당뇨약으로 인해 혈당이 줄어드는데, 거기에 알콜이 들어오면 더 혈당 흡수를 막기 때문에 저혈당이 올수 있으니 반드시 주의해야 합니다.

차후 좀더 자세히 적겠지만, 마셔야 한다면 저녁 약은 먹지 않거나 식사와 함께 하시기를 바랍니다. 그리고 초기에는 반드시 음주 2~3시간뒤 혈당을 체크해서 혈당이 얼마나 떨어지는지 체크해 보시기 바랍니다.

그리고 이전과 동일하게 음주하시면 안됩니다. 이전보다 줄어야 하는 것은 어쩔수 없을거 같습니다.

제가 음주를 먼저 언급한 것은 음주로 인해 병원 내방을 망설이는 것보다 약을 먹으면서 관리하는 것이 더 낫다고 생각해서 적어봅니다. 제 나이대면 분명 이것으로 저처럼 망설이거나 하는 분이 계실거 같아서 먼저 적은 겁니다.

검진 결과

갑자스러운 체중 감량에 위기감을 느끼고, 결국 병원가서 점사를 받았습니다.

검사는 간단했으며, 피 검사와 당화혈색소 검사를 같이 했습니다. 피 검사는 당뇨 합병증으로 인해 다른 곳에 문제가 있는지 수치를 확인하기 위해서 하는 겁니다.

결과는 충격적이였습니다.

당뇨 수치(혈당 농도)는 339 mg/dL 였습니다. 정상 기준은 <100 mg/dL 입니다.

당화혈색소는 11.4% 가 나왔으며, 정상 기준은 <5.7% 입니다.

수치는 많이 높게 나왔습니다. 그러니까 살이 빠진것이겠지만..

그래도 빨리 병원을 가서 그런가, 신장과 간수치등 다른 수치는 괜찮다고 하더군요.

아.. 고혈압도 있어서 고혈압약도 같이 처방 받았습니다.

그리고, 약 먹고 2~3일정도 떨어지기 시작해서, 일주일정도 되니, 거의 정상 수치로 돌아가더군요.

약 먹으면서 식사는 평소 먹듯이 먹으면 됩니다. 구지 식이요법이나 신단 관리하지 않아도 됩니다.

(물론 중증이거나 심한 경우가 아닌 일반적인 경우에 한하는 겁니다.)

약을 먹으니, 더 일찍 가서 관리를 하지 못한 것이 후회스럽더군요.

다들 아시겠지만, 당뇨에 걸리면 끈적한 설탕 피가 몸을 돌려서 모든 장기에 무리를 주게 됩니다.

그래서 당뇨 합병증이 무섭다고 하는 겁니다.

저처럼 무식하게 민간요법 찾거나 술 때문에 고민하지 마세요.

진료받고, 약 먹으면서 관리하면 중증이 아니면 거의 정상적으로 회복이 가능합니다.

매스컴이나 주변에 많이 들어왔던 얘기인데, 실제로 경험해 보니.. 틀린 것도 있고, 제가 잘못 안것도 있고 해서 자세히 적어보았습니다.

이 글을 읽어보시는 분들은 이전의 저처럼 병원에 갈까말까 고민하시는 분들이 많으실 것인데..

단호히 말씀 드립니다. 그냥 병원 가서 진찰부터 받으세요. 30분정도만 사용하면 근심과 고민이 사라집니다.

다들 건강하세요..

react-native-libsodium에서 escape와 .so 관련 오류 해결하기

라이언 칸 — Tue, 16 Sep 2025 18:50:07 +0900

간단히 오류 해결을 위한 글로, 경어체는 생각하고 작성합니다.

감안하고 봐 주세요.

이글을 쓰는 이유는 OpenAI, Claude, Gemini에 디테일하게 물어보았으나, 전혀 다른 방법으로 답변을 알려주어서, 삽질을 많이 했습니다. 그래서 삽질 방지용으로 적어봅니다.
escape쪽은 어느정도 해결을 해 주려고 하고, .so 파일에서는 별도 .so파일 구성을 하거나, wsl로 실행을 하라는등 별도 .so 설치하는 쪽으로 답변을 해었습니다.

React Native(RN) 앱을 구성하면서 데이타 필드의 암호화가 필요해서 react-native-libsodium를 사용하기로 했다.

그래서 libsodium을 설치하고 안드로이드로 빌드로 계속해서 오류를 발생시켰다.

이는 그외 관련된 간단히 해결책이나 팁이라 생각되어 적어본다.

현재 설치된 패키지들의 버전이며, 빌드는 윈도우 환경에서 실행하고 있다.

"react": "19.1.0",
"react-i18next": "^15.6.0",
"react-native": "0.80.1",
"react-native-libsodium": "^1.4.0"

CMakeLists escape 오류

> npx react-native run-android
....
> Task :react-native-libsodium:configureCMakeDebug[arm64-v8a] FAILED
C/C++: CMake Warning (dev) in CMakeLists.txt:
C/C++:   No project() command is present.  The top-level CMakeLists.txt file must
C/C++:   contain a literal, direct call to the project() command.  Add a line of
C/C++:   code such as
C/C++:     project(ProjectName)
C/C++:   near the top of the file, but after cmake_minimum_required().
C/C++:   CMake is pretending there is a "project(Project)" command on the first
C/C++:   line.
C/C++: This warning is for project developers.  Use -Wno-dev to suppress it.
C/C++: CMake Error at CMakeLists.txt:34 (add_library):
C/C++:   Syntax error in cmake code when parsing string
C/C++:     D:\App\Release_V1\node_modules/react-native/ReactCommon/jsi/jsi/jsi.cpp
C/C++:   Invalid character escape '\K'.

그래서 node_modules\react-native-libsodium\android\CMakeLists.txt에서 escape를 별도 처리해 줘야 한다.

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)

project(react_native_libsodium LANGUAGES C CXX)

set(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)

# Gradle 쪽에서 -DNODE_MODULES_DIR=... 을 넘겨줘야 합니다.
if(NOT DEFINED NODE_MODULES_DIR)
  message(FATAL_ERROR "NODE_MODULES_DIR is not defined. Pass -DNODE_MODULES_DIR=<path to node_modules> from Gradle.")
endif()

# Windows의 '\' 경로를 CMake 내부 표현('/')로 변환
file(TO_CMAKE_PATH "${NODE_MODULES_DIR}" NODE_MODULES_DIR_CMAKE)

# 경로들 정리
set(PROJECT_CPP_DIR "${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/../cpp")
set(JSI_DIR         "${NODE_MODULES_DIR_CMAKE}/react-native/ReactCommon/jsi")
set(REACT_DIR       "${NODE_MODULES_DIR_CMAKE}/react-native/React")
set(REACT_BASE_DIR  "${NODE_MODULES_DIR_CMAKE}/react-native/React/Base")

# libsodium 빌드 루트
set(LIBSODIUM_BUILD_DIR "${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/../libsodium/build")

# ABI 별 libsodium 빌드 디렉터리 선택
if(${ANDROID_ABI} STREQUAL "arm64-v8a")
  set(LIBSODIUM_BUILD_DIR "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/libsodium-android-armv8-a+crypto")
elseif(${ANDROID_ABI} STREQUAL "armeabi-v7a")
  set(LIBSODIUM_BUILD_DIR "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/libsodium-android-armv7-a")
elseif(${ANDROID_ABI} STREQUAL "x86")
  set(LIBSODIUM_BUILD_DIR "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/libsodium-android-i686")
else()
  set(LIBSODIUM_BUILD_DIR "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/libsodium-android-westmere")
endif()

# 사전 빌드된 sodium(.so)을 IMPORTED 타깃으로 선언
add_library(sodium SHARED IMPORTED)
set_target_properties(sodium PROPERTIES
  IMPORTED_LOCATION "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/lib/libsodium.so"
  INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/include"
)

# 우리 모듈 (JSI 브리지)
add_library(libsodium
  SHARED
  "${JSI_DIR}/jsi/jsi.cpp"
  "${PROJECT_CPP_DIR}/react-native-libsodium.cpp"
  "${PROJECT_CPP_DIR}/react-native-libsodium.h"
  "${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/cpp-adapter.cpp"
)

# 인클루드 경로
target_include_directories(libsodium
  PRIVATE
    "${PROJECT_CPP_DIR}"
    "${JSI_DIR}"
    "${REACT_DIR}"
    "${REACT_BASE_DIR}"
    "${LIBSODIUM_BUILD_DIR}/include"
)

# 링크
target_link_libraries(libsodium PRIVATE sodium)

이렇게 구성하고 다시 빌드하니, 아래처럼 오류가 발생했음..

빌드시 ./gradlew clean 으로 캐시를 없애고 난뒤에 작업해야 한다.

C/C++: CMake Error in CMakeLists.txt: C/C++: Imported target "sodium" includes non-existent path 
C/C++:   "D:/App/Release_V1/node_modules/react-native-libsodium/android/../libsodium/build/libsodium-android-armv8-a+crypto/include" 
C/C++: in its INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES. Possible reasons include: 
C/C++: * The path was deleted, renamed, or moved to another location. 
C/C++: * An install or uninstall procedure did not complete successfully. 
C/C++: * The installation package was faulty and references files it does not 
C/C++: provide. 
C/C++: CMake Generate step failed. Build files cannot be regenerated correctly.

이런 오류가 발생했다. 이건 libsodium/build/libsodium-android-armv8-a+crypto 를 찾지 못해서 생긴 문제이다

node_modules/react-native-libsodium/libsodium/ 의 구조로, 여기서 AI들은 build.sh 를 실행하라고 했다. 당연히 윈도우에서는 .sh 이 실행이 안되니.. 좀더 대화가 들어가면 WSL이나 MSYS2, Git Bash로 빌드 시키는 방향으로 전개 시켰다.

(리눅스나 Mac에서는 build.sh를 실행하면 쉽게 해결이 될수 있다. 하지만 윈도우는 아닐것으로 생각이 된다.)

하지만 그럴 필요가 없이, 그냥 build.tgz를 풀어만 주면 된다.

즉, 프리빌트 파일을 아직 전개(extract)하거나 빌드하지 않은 상태라서 CMake가 “없는 경로”라고 실패한 것이다.

이때는 그냥 build.tgz의 압축을 풀어주면 된다. 주의할 것은 윈도우에서 압축을 풀면 build/build로 풀리기는 한데, /build/libsodium-android-armv8-a+crypto/ 이렇게 디렉토리 구성이 되어야 한다.

그럼 빌드시 정상적으로 .so 파일이 생성이 될 것이다.

다시 재빌드시 정상적으로 생성된 libsodium.so 파일들..

libsodium을 RN에서 처음 사용해 봐서 삽질을 했는데, 해결하고 보니.. 진짜 별거 아닌거 같네요..ㅎㅎ

하지만, 빌드시 계속 오류를 발생시켜서 많이 헤맸습니다.. ㅡ.ㅜ;

이글을 보시는 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.

그럼 오늘도 좋은 하루 보내시기 바랍니다.. ^^;

react-native-gifted-charts 에서 차트 라인 끊기

라이언 칸 — Sat, 26 Jul 2025 14:28:25 +0900

간단한 팁을 올려 두는 것이라서 경어체를 사용하지 않는다는 점 이해해 주셨으면 합니다.

react native의 차트에서 없는 수치를 제대로 표기 못하는 문제가 발생했다.

이 문제를 해결하기 위해서 여러 가지 방법을 찾았으나, 제대로 된 방법을 찾지 못해 며칠간 고생을 했다.

AI 로 해결을 될 줄 알았는데, 0을 넣으라는 둥, null을 넣으라는 둥 이상한 방법만 알려주었다.

react-native-gifted-charts 의 설치된 버전은 1.4.63 이다.

문제의 차트

const beforeData = [

{ value: 102, label: '' },

{ value: 121, label: '' },

{ value: 110, label: '' },

{ value: 108, label: '' },

];

const afterData = [

{ value: 134, label: '' }, // 3주차 - 데이터 있음

{ value: 124, label: '' }, // 4주차 - 데이터 있음

];

이렇게 출력되는 데이타였다. 그러면서 afterData가 좌측으로 밀리면서 출력하는 문제가 발생한 것이였다.

그래서 afterData를 아래처럼 변경 했으나, 원치 않는 결과였다. 없는 데이타를 0으로 표기한 것이니 이것을 출력하게 되는 것이였다.

const afterData = [

{ value: 0, label: '' }, // 1주차 - 데이터 없음

{ value: 0, label: '' }, // 2주차 - 데이터 없음

{ value: 134, label: '' }, // 3주차 - 데이터 있음

{ value: 124, label: '' }, // 4주차 - 데이터 있음

];

불필요하게 0부터 시작한다.

그래서 이것의 불필요한 데이타를 처리하기 위해서는 interpolateMissingValues={false} 를 적용하면 된다.

우선 데이타를 0으로 하면 변화가 없으니 null로 대체해야 한다.

const afterData = [

{ value: null, label: '' }, // 1주차 - 데이터 없음

{ value: null, label: '' }, // 2주차 - 데이터 없음

{ value: 134, label: '' }, // 3주차 - 데이터 있음

{ value: 124, label: '' }, // 4주차 - 데이터 있음

];

<LineChart

data={beforeData.length > 0 ? beforeData : afterData}

data2={beforeData.length > 0 && afterData.length > 0 ? afterData : undefined}

showDataPointsForMissingValues={false}

interpolateMissingValues={false}

LineChart의 데이터 배열에서 null 또는 undefined 값을 만나면 기본적으로 보간(interpolation)이 적용되어 선이 연속적으로 그려지는데, 이것을 막기 위해서 interpolateMissingValues={false}로 설정하면, 해당 값에서 라인이 끊어지게 된다.

그렇게 처리된 최선 차트..

원하는 형태로 차트가 구성이 되었다.